写一段卷积神经网络python代码

好的，以下是一个简单的卷积神经网络（CNN）的Python代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential()

# 添加卷积层
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

# 添加另一个卷积层
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

# 添加 Flatten 层
model.add(layers.Flatten())

# 添加全连接层
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))

# 添加输出层
model.add(layers.Dense(10))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

这个模型包含了两个卷积层和一个全连接层，用于分类手写数字图像。